{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "pixDvex9KBqt"
   },
   "source": [
    "##### Copyright 2019 The TensorFlow Authors."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "cellView": "form",
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2023-11-07T23:42:25.317641Z",
     "iopub.status.busy": "2023-11-07T23:42:25.317369Z",
     "iopub.status.idle": "2023-11-07T23:42:25.321411Z",
     "shell.execute_reply": "2023-11-07T23:42:25.320780Z"
    },
    "id": "K16pBM8mKK7a"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n",
    "# you may not use this file except in compliance with the License.\n",
    "# You may obtain a copy of the License at\n",
    "#\n",
    "# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n",
    "#\n",
    "# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n",
    "# distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n",
    "# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n",
    "# See the License for the specific language governing permissions and\n",
    "# limitations under the License."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "TfRdquslKbO3"
   },
   "source": [
    "# 使用 tf.data 加载 NumPy 数据"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "-uq3F0ggKlZb"
   },
   "source": [
    "<table class=\"tfo-notebook-buttons\" align=\"left\">\n",
    "  <td><a target=\"_blank\" href=\"https://tensorflow.google.cn/tutorials/load_data/numpy\"><img src=\"https://tensorflow.google.cn/images/tf_logo_32px.png\">在 Tensorflow.org 上查看</a></td>\n",
    "  <td><a target=\"_blank\" href=\"https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/zh-cn/tutorials/load_data/numpy.ipynb\"><img src=\"https://tensorflow.google.cn/images/colab_logo_32px.png\">在 Google Colab 运行</a></td>\n",
    "  <td><a target=\"_blank\" href=\"https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/zh-cn/tutorials/load_data/numpy.ipynb\"><img src=\"https://tensorflow.google.cn/images/GitHub-Mark-32px.png\">在 Github 上查看源代码</a></td>\n",
    "  <td><a href=\"https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/docs-l10n/site/zh-cn/tutorials/load_data/numpy.ipynb\"><img src=\"https://tensorflow.google.cn/images/download_logo_32px.png\">下载笔记本</a></td>\n",
    "</table>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "-0tqX8qkXZEj"
   },
   "source": [
    "本教程提供了一个将数据从 NumPy 数组加载到 `tf.data.Dataset` 中的示例。\n",
    "\n",
    "此示例从 `.npz` 文件加载 MNIST 数据集。但是，NumPy 数组的来源并不重要。\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "-Ze5IBx9clLB"
   },
   "source": [
    "## 安装"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2023-11-07T23:42:25.324970Z",
     "iopub.status.busy": "2023-11-07T23:42:25.324733Z",
     "iopub.status.idle": "2023-11-07T23:42:27.827145Z",
     "shell.execute_reply": "2023-11-07T23:42:27.826273Z"
    },
    "id": "k6J3JzK5NxQ6"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "2023-11-07 23:42:25.777167: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:9261] Unable to register cuDNN factory: Attempting to register factory for plugin cuDNN when one has already been registered\n",
      "2023-11-07 23:42:25.777219: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_fft.cc:607] Unable to register cuFFT factory: Attempting to register factory for plugin cuFFT when one has already been registered\n",
      "2023-11-07 23:42:25.778871: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:1515] Unable to register cuBLAS factory: Attempting to register factory for plugin cuBLAS when one has already been registered\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    " \n",
    "import numpy as np\n",
    "import tensorflow as tf"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "G0yWiN8-cpDb"
   },
   "source": [
    "### 从 `.npz` 文件中加载"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2023-11-07T23:42:27.831764Z",
     "iopub.status.busy": "2023-11-07T23:42:27.831340Z",
     "iopub.status.idle": "2023-11-07T23:42:28.100440Z",
     "shell.execute_reply": "2023-11-07T23:42:28.099523Z"
    },
    "id": "GLHNrFM6RWoM"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "DATA_URL = 'https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz'\n",
    "\n",
    "path = tf.keras.utils.get_file('mnist.npz', DATA_URL)\n",
    "with np.load(path) as data:\n",
    "  train_examples = data['x_train']\n",
    "  train_labels = data['y_train']\n",
    "  test_examples = data['x_test']\n",
    "  test_labels = data['y_test']"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "cCeCkvrDgCMM"
   },
   "source": [
    "## 使用 `tf.data.Dataset` 加载 NumPy 数组"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "tslB0tJPgB-2"
   },
   "source": [
    "假设您有一个示例数组和相应的标签数组，请将两个数组作为元组传递给 `tf.data.Dataset.from_tensor_slices` 以创建 `tf.data.Dataset` 。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2023-11-07T23:42:28.105462Z",
     "iopub.status.busy": "2023-11-07T23:42:28.104764Z",
     "iopub.status.idle": "2023-11-07T23:42:30.537165Z",
     "shell.execute_reply": "2023-11-07T23:42:30.536331Z"
    },
    "id": "QN_8wwc5R7Qm"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_examples, train_labels))\n",
    "test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_examples, test_labels))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "6Rco85bbkDfN"
   },
   "source": [
    "## 使用该数据集"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "0dvl1uUukc4K"
   },
   "source": [
    "### 打乱和批次化数据集"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2023-11-07T23:42:30.541966Z",
     "iopub.status.busy": "2023-11-07T23:42:30.541304Z",
     "iopub.status.idle": "2023-11-07T23:42:30.553811Z",
     "shell.execute_reply": "2023-11-07T23:42:30.553147Z"
    },
    "id": "GTXdRMPcSXZj"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "BATCH_SIZE = 64\n",
    "SHUFFLE_BUFFER_SIZE = 100\n",
    "\n",
    "train_dataset = train_dataset.shuffle(SHUFFLE_BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE)\n",
    "test_dataset = test_dataset.batch(BATCH_SIZE)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "w69Jl8k6lilg"
   },
   "source": [
    "### 建立和训练模型"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2023-11-07T23:42:30.557453Z",
     "iopub.status.busy": "2023-11-07T23:42:30.556847Z",
     "iopub.status.idle": "2023-11-07T23:42:30.630215Z",
     "shell.execute_reply": "2023-11-07T23:42:30.629516Z"
    },
    "id": "Uhxr8py4DkDN"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "model = tf.keras.Sequential([\n",
    "    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),\n",
    "    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),\n",
    "    tf.keras.layers.Dense(10)\n",
    "])\n",
    "\n",
    "model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(),\n",
    "              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),\n",
    "              metrics=['sparse_categorical_accuracy'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2023-11-07T23:42:30.634545Z",
     "iopub.status.busy": "2023-11-07T23:42:30.634027Z",
     "iopub.status.idle": "2023-11-07T23:42:52.594165Z",
     "shell.execute_reply": "2023-11-07T23:42:52.593172Z"
    },
    "id": "XLDzlPGgOHBx"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 1/10\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR\n",
      "I0000 00:00:1699400551.386482  565637 device_compiler.h:186] Compiled cluster using XLA!  This line is logged at most once for the lifetime of the process.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "  1/938 [..............................] - ETA: 14:34 - loss: 114.1756 - sparse_categorical_accuracy: 0.1094"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 23/938 [..............................] - ETA: 2s - loss: 32.6198 - sparse_categorical_accuracy: 0.5747    "
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 45/938 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 21.8234 - sparse_categorical_accuracy: 0.6819"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 68/938 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 17.0581 - sparse_categorical_accuracy: 0.7309"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 91/938 [=>............................] - ETA: 1s - loss: 14.3408 - sparse_categorical_accuracy: 0.7594"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "114/938 [==>...........................] - ETA: 1s - loss: 12.7739 - sparse_categorical_accuracy: 0.7777"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "137/938 [===>..........................] - ETA: 1s - loss: 11.6645 - sparse_categorical_accuracy: 0.7893"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "159/938 [====>.........................] - ETA: 1s - loss: 10.7949 - sparse_categorical_accuracy: 0.8001"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "182/938 [====>.........................] - ETA: 1s - loss: 9.9772 - sparse_categorical_accuracy: 0.8120 "
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "205/938 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 9.4209 - sparse_categorical_accuracy: 0.8170"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "228/938 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 8.8855 - sparse_categorical_accuracy: 0.8218"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
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      "814/938 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 3.8150 - sparse_categorical_accuracy: 0.8768"
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      "837/938 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 3.7340 - sparse_categorical_accuracy: 0.8776"
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      "907/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.5024 - sparse_categorical_accuracy: 0.8802"
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      "930/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.4284 - sparse_categorical_accuracy: 0.8818"
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      "938/938 [==============================] - 3s 2ms/step - loss: 3.4062 - sparse_categorical_accuracy: 0.8822\n"
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      "Epoch 2/10\n"
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      "  1/938 [..............................] - ETA: 3s - loss: 1.3131 - sparse_categorical_accuracy: 0.9219"
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      " 24/938 [..............................] - ETA: 2s - loss: 0.8609 - sparse_categorical_accuracy: 0.9030"
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      "902/938 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.5549 - sparse_categorical_accuracy: 0.9250"
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      "925/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.5485 - sparse_categorical_accuracy: 0.9257"
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      "938/938 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.5470 - sparse_categorical_accuracy: 0.9261\n"
     ]
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      "Epoch 3/10\n"
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      "\r",
      "  1/938 [..............................] - ETA: 3s - loss: 0.9321 - sparse_categorical_accuracy: 0.9375"
     ]
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      "901/938 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.3824 - sparse_categorical_accuracy: 0.9444"
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      "924/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3776 - sparse_categorical_accuracy: 0.9450"
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      "938/938 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.3775 - sparse_categorical_accuracy: 0.9453\n"
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      " 25/938 [..............................] - ETA: 1s - loss: 0.4889 - sparse_categorical_accuracy: 0.9388"
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      " 48/938 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.3721 - sparse_categorical_accuracy: 0.9525"
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      "118/938 [==>...........................] - ETA: 1s - loss: 0.3280 - sparse_categorical_accuracy: 0.9533"
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      "141/938 [===>..........................] - ETA: 1s - loss: 0.3485 - sparse_categorical_accuracy: 0.9511"
     ]
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      "817/938 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.3166 - sparse_categorical_accuracy: 0.9537"
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      "938/938 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.3061 - sparse_categorical_accuracy: 0.9548\n"
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      " 25/938 [..............................] - ETA: 1s - loss: 0.4163 - sparse_categorical_accuracy: 0.9475"
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      " 48/938 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.3612 - sparse_categorical_accuracy: 0.9577"
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      "Epoch 6/10\n"
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      "627/938 [===================>..........] - ETA: 0s - loss: 0.2543 - sparse_categorical_accuracy: 0.9652"
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      "938/938 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.2428 - sparse_categorical_accuracy: 0.9658\n"
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      " 24/938 [..............................] - ETA: 2s - loss: 0.3150 - sparse_categorical_accuracy: 0.9616"
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      "117/938 [==>...........................] - ETA: 1s - loss: 0.2373 - sparse_categorical_accuracy: 0.9670"
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      "140/938 [===>..........................] - ETA: 1s - loss: 0.2677 - sparse_categorical_accuracy: 0.9643"
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      "803/938 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.2278 - sparse_categorical_accuracy: 0.9670"
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      "826/938 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.2258 - sparse_categorical_accuracy: 0.9670"
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      "918/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2213 - sparse_categorical_accuracy: 0.9676"
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      "938/938 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.2212 - sparse_categorical_accuracy: 0.9678\n"
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      " 25/938 [..............................] - ETA: 1s - loss: 0.3133 - sparse_categorical_accuracy: 0.9631"
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     ]
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      "922/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.1966 - sparse_categorical_accuracy: 0.9720"
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      "Epoch 9/10\n"
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      "933/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.1870 - sparse_categorical_accuracy: 0.9740"
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      "938/938 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1884 - sparse_categorical_accuracy: 0.9740\n"
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      "Epoch 10/10\n"
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      "  1/938 [..............................] - ETA: 3s - loss: 0.0559 - sparse_categorical_accuracy: 0.9844"
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      " 24/938 [..............................] - ETA: 2s - loss: 0.2918 - sparse_categorical_accuracy: 0.9622"
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      " 47/938 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.1903 - sparse_categorical_accuracy: 0.9731"
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      " 69/938 [=>............................] - ETA: 1s - loss: 0.1657 - sparse_categorical_accuracy: 0.9764"
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      "137/938 [===>..........................] - ETA: 1s - loss: 0.1865 - sparse_categorical_accuracy: 0.9754"
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      "160/938 [====>.........................] - ETA: 1s - loss: 0.1875 - sparse_categorical_accuracy: 0.9754"
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      "778/938 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.1774 - sparse_categorical_accuracy: 0.9754"
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      " 29/157 [====>.........................] - ETA: 0s - loss: 0.8287 - sparse_categorical_accuracy: 0.9472     "
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